Новое исследование использует отслеживание глаз и искусственный интеллект для определения точных моментов в образовательном видео, которые важны для обучения детей
Исследование также может предсказать, сколько дети усвоили из видео, основываясь на их движениях глаз во время просмотра.
Исследование является предварительным, но обещает прорыв в области видеообучения, — говорит Джейсон Коронель, ведущий автор исследования и доцент кафедры коммуникаций в Университете штата Огайо.
«Наша конечная цель — создать систему искусственного интеллекта, которая сможет в реальном времени определять, понимает ли зритель то, что он видит в образовательном видео», — сказал Коронель.
«Это даст нам возможность динамически адаптировать контент для каждого человека, чтобы помочь ему понять, чему его учат», — добавил он.
Коронель провёл исследование вместе с Мэттом Свайтером, Алексом Бонусом, Ребеккой Доре и Блю Лернером — междисциплинарной командой экспертов в области отслеживания глаз, машинного обучения и детского медиа, все они связаны с Университетом штата Огайо.
Исследование, опубликованное в Journal of Communication, включало 197 детей в возрасте от 4 до 8 лет, которые смотрели четырёхминутное составное видео из популярных на YouTube серий «SciShow Kids» и «Learn Bright».
Видео рассказывало детям о маскировке у животных. Отслеживание глаз позволило исследователям измерить внимание к видео в реальном времени, что имеет решающее значение для обучения, — сказал Коронель.
После просмотра видео детям задали ряд вопросов, чтобы определить, что они узнали о маскировке. (Перед просмотром дети ответили на вопросы, чтобы оценить их базовые знания.)
Анализ данных с помощью искусственного интеллекта выявил моменты в видео, которые связаны с тем, смогли ли дети правильно ответить на вопросы о маскировке.
Например, один ключевой момент был в начале, когда ведущий попросил детей помочь ей найти её антропоморфного напарника по имени Сквикс.
«Наши данные по машинному обучению и отслеживанию глаз показывают, что движения глаз детей в этот ранний момент являются одними из наиболее сильных предикторов их общего понимания видео», — написали авторы исследования.
«Одна из возможностей заключается в том, что дети, которые следуют подсказке (помочь найти Сквикса) с сосредоточенным вниманием, становятся более вовлечёнными и лучше подготовленными к пониманию более сложных концепций, представленных позже», — отметил Алекс Бонус, один из авторов исследования, эксперт по работе с детьми и медиа.
Анализ выявил семь ключевых моментов в видео, где заметные сдвиги в движениях глаз детей были более тесно связаны с тем, насколько хорошо они понимали концепцию маскировки у животных.
Эти результаты предварительные, и многое ещё предстоит понять о том, что происходит в критические моменты видео, когда обучение кажется более эффективным, — подчеркнул Коронель.
«Но этот метод может помочь экспертам разрабатывать сообщения с границами событий, которые улучшают обучение», — сказал он.
Результаты особенно актуальны сейчас, поскольку технологии отслеживания глаз становятся менее дорогими и более распространёнными, — отметил Коронель.
Это, наряду с достижениями в области искусственного интеллекта, делает возможным будущее, в котором видеообучение будет действительно индивидуализированным.
Представьте себе будущее, где отслеживание глаз может мгновенно определить, когда человек не понимает концепцию в видеоуроке, а искусственный интеллект динамически изменяет контент, чтобы помочь, — сказал он.
«Возможно, видео сможет предложить другой пример или способ объяснения концепции. Это может сделать обучение более персонализированным, эффективным и масштабируемым», — заключил Коронель.
Предоставлено Университетом штата Огайо.